Search Results 物流

Google DeepMindの研究者がDiLoCoを導入：効果的かつ強靭な大規模言語モデルのトレーニングのための新しい分散型、低通信マシンラーニングアルゴリズム

現実世界のアプリケーションにおける言語モデルのソアリング能力は、標準的なバックプロパゲーションのような従来の方法を使用しての大規模トレーニングに関連する複雑な課題によってしばしば制約されます。Google DeepMindの最新のブレークスルーであるDiLoCo（Distributed Low-Communication）は、言語モデルの最適化において新たな基準を設定します。研究チームの論文「DiLoCo：分散低通信言語モデルのトレーニング」では、革新的な分散最適化アルゴリズムを紹介し、緩く接続されたデバイスのクラスタ上で操作することで、驚異的なパフォーマンス向上と通信の500倍の削減を実現しています。 Federated Learningの原則に触発され、研究者たちは広く認識されたFederated Averaging（FedAvg）アルゴリズムの変種を考案し、FedOptアルゴリズムに似た要素を注入しました。DiLoCoは内部最適化手法としてAdamWを戦略的に取り入れ、外側の最適化手法としてNesterov Momentumを活用し、従来のトレーニングパラダイムに内在する課題に立ち向かう巧妙な融合を実現しています。 DiLoCoの輝きは、3つの基本的な柱にあります： 1. 限られた共有位置の要件：各ワーカーは共有位置のデバイスを必要としますが、必要な総数は著しく小さく、物流の複雑さが軽減されます。 2. 通信頻度の削減：ワーカーはすべてのステップで通信する必要はなく、𝐻ステップごとに同期するだけで、通信オーバーヘッドを数百または数千に大幅に削減します。 3. デバイスの異質性：クラスタ内のデバイスは同一である必要がありますが、DiLoCoは異なるクラスタが異なるデバイスタイプを使用して運用できる柔軟性を提供します。 DiLoCoのトレーニングプロセスは、事前トレーニングされたモデル𝜃（0）を複数回複製することで行われます。各ワーカーは独自のデータシャードでモデルのレプリカを独立してトレーニングし、𝐻ステップ後に外部グラデーションを平均化し、外部最適化手法がグローバルパラメータコピー𝜃（1）を更新し、それがワーカーに配布されます。このサイクルは𝑇回繰り返され、各レプリカのトレーニングは異なるグローバル位置で異なるアクセラレータを使用して行われます。 C4データセットを用いた実験では、8つのワーカーを使用したDiLoCoは、通信を驚異的な500倍削減し、完全同期最適化と同等のパフォーマンスを達成します。さらに、DiLoCoはワーカー間のデータ分布の変動に対して非常に強い耐性を示し、トレーニング中にリソースの可用性の変化にシームレスに適応します。要するに、DiLoCoは複数の接続が弱いマシン上でトランスフォーマー言語モデルのトレーニングを分散するための堅牢で革新的な解決策として浮上しています。この画期的なアプローチは、インフラの課題だけでなく、卓越したパフォーマンスと適応性を示し、言語モデルの最適化において大きな飛躍をもたらします。この投稿は、Google DeepMind Researchers Introduce DiLoCo: A Novel…

「人間の境界を超えたもの：スーパーインテリジェンスの台頭」

「ANIからAGIそしてそれ以上へ：AIの進化の道を解読する」

Artificial Intelligence

NVIDIAのGPUはAWS上でOmniverse Isaac Simにおいて2倍のシミュレーションの進化を提供し、スマートなロボットの加速を実現します

クラウド上でよりインテリジェントなロボットを開発することが、スピードの倍増をもたらします。 NVIDIA Isaac SimとNVIDIA L40S GPUsがAmazon Web Servicesに導入され、開発者はクラウド上で加速されたロボットアプリケーションを構築および展開することができます。 AI対応ロボット用の拡張可能なシミュレータであるIsaac Simは、NVIDIA Omniverse開発プラットフォーム上に構築され、OpenUSDアプリケーションの構築と接続を可能にします。 AIコンピューティングの強力さとグラフィックスおよびメディアの高速化を組み合わせると、L40S GPUは次世代のデータセンターワークロードのパワーになります。 Ada Lovelaceアーキテクチャに基づいたL40Sは、過去の世代と比較してOmniverseに対して最大3.8倍の性能向上をもたらし、エンジニアリングおよびロボティクスチームの性能を向上させます。加速による世代間の飛躍により、Isaac Simを使用した幅広いロボットシミュレーションタスクにおいて、L40S GPUはA40 GPUと比較して2倍の高速パフォーマンスを実現します。 L40S GPUは、言語モデルの微調整から画像へのテキスト変換やチャットアプリケーションへのリアルタイム推論など、生成的AIのワークロードでも活用することができます。 NVIDIA L40Sの新しいAmazon Machine…

「SSCCコンプライアンスによるトレース能力基準への適合方法」

SSCCコンプライアンス規則を利用して、グローバルなトレーサビリティ基準を満たす方法について詳しく読み進めてください

Supply Chain

IIoTとAI：工業の風景を変革するシナジスティックなシンフォニー

IIoTとAIが融合し、変革的なシナジーを生み出し、リアルタイムデータ、予測能力、そして比類のない効率性を通じて産業を最適化します

「今日の市場においてAIパワードモバイルアプリが際立っているのは何か？」

AIはモバイルアプリを革命し、個人の経験を提供します最新技術を駆使したアプリ開発の利点、成功、そして将来を探求してください

「10 種類の最高の AI ファッションデザイナーツール」

「常に進化するファッションの世界では、創造性とテクノロジーの融合がデザイナーに前例のない可能性を開拓しています最新の革命は人工知能（AI）によるもので、ファッションの考え方、創り方、カスタマイズの方法を変えていますAIは単なるツールではなく、大胆に挑戦する人々に無限の可能性を提供する創造的なパートナーなのです […]」

best of

AIパワードテックカンパニーが、食品小売業者に供給チェーン管理での新たなスタートを支援します

低く垂れ下がっている果物について話しましょう。Afreshは、食品ロスを減らすために供給チェーンを効率化するAIスタートアップです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードで、ホストのノア・クラヴィッツが同社の共同創設者で社長のネイサン・フェナーとその使命、提供内容、食品ロス削減の大きな課題について話しました。多くのスーパーマーケットや小売業者を対象としたサプライチェーンと在庫管理の提供は古くなっています。フェナーと彼のチームは、そのビジネスの不壊性の側面向けに作られたソリューションが、新鮮な側面ではうまく機能しなかったことに気づきました。この問題により、巨大な食品ロスと数十億ドルの損失が生じています。 The AI PodcastAIを活用したテック企業がスーパーマーケットのサプライチェーン管理を刷新チームはまず、店舗の補充課題を解決するために、適切な量の新鮮な農産物を注文するためのプラットフォームを開発しました。これにより、コストを最適化しながら需要に応えることができます。彼らは、非壊性商品が生成するデータよりも乱雑である新鮮な農産物が生成するデータを効果的に使用するための機械学習とAIモデルを作成しました。鮮度の低下時間、需要の変動、バーコードの不足によるスキャンエラーなどの要因により、セルフチェックアウトレジスターでの誤ったスキャンが生じます。その結果、物流プロセスの各ノードで情報を提供し、食品ロスを減らすために意思決定を支援する、完全に統合された、機械学習ベースのプラットフォームが生まれました。会社はまた、最近、在庫管理ソフトウェアを発売し、スーパーマーケットが時間を節約し、データの正確性を高めるために賢明に在庫を追跡できるようにしました。その情報は、プラットフォームの注文ソリューションに再入力され、在庫データの正確性がさらに向上します。これはすべて、Afreshの大きなミッションである気候変動への取り組みの一環です。「気候変動を緩和するためにできる最も効果的なことは、食品ロスを減らすことです。」フェナー氏は言います。「私がビジネスに参入する一つの鍵になったことが、常に気候変動の分野で働くことへの興味です。多くのチームメンバーにとって、これは非常にやる気を起こさせる要素であり、ミッションの重要な部分です。」 AI Podcastを購読する：Amazon Musicでご利用いただけます AI PodcastはAmazon Musicを通じてご利用いただけます。さらに、AI Podcastは<itunes、Google Podcasts、Google Play、Castbox、DoggCatcher、Overcast、PlayerFM、Pocket Casts、Podbay、PodBean、PodCruncher、PodKicker、Soundcloud、Spotify、StitcherおよびTuneInでも利用できます。</itunes…

データ分析の仕事のトレンド：パート2

「データ分析の求人市場で需要のあるこれらのスキルセットをチェックしてください」

Career Advice

なぜあなたのビジネスは生成型AIを活用すべきなのか

高速なデジタルの世界で、ジェネレーティブAIの変革力を見つけましょうジェネレーティブAIが創造性、生産性、データに基づく意思決定を向上させ、企業がAI主導の環境で繁栄する手助けをする方法を探索してください

Tech

Learn more about Search Results 物流 - Page 2